一种少样本的关键节点识别方法、系统、设备及存储介质.pdfVIP

一种少样本的关键节点识别方法、系统、设备及存储介质.pdf

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本发明公开了一种少样本的关键节点识别方法、系统、设备及存储介质,其方法包括:利用深度残差网络的上采样准确地提取第一关键节点和第一关键节点对应的不确定性值,提高提取的准确性;将具有第一关键节点注释的第一图像与没有注释的第二图像通过网络模型进行监督训练,能够提高模型的泛化性能和鲁棒性来应对样本较少的情况,训练过程中网络模型能够同时学习少样本关键节点定位和适应无注释图像的能力;通过对第一关键节点的二维变换和三维转换的约束,使二维变换的等变性和三维视角的一致性得到保障,提高了识别关键节点集的鲁棒性;根据

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117218715A

(43)申请公布日2023.12.12

(21)申请号202310981179.2G06V10/44(2022.01)

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